Predictor de flux de càrrega
Client
Partners
El problema
La solució
L’equip de Mosaic Factor ha desenvolupat una eina predictiva per a la logística portuària impulsada per AI que prediu els fluxos de càrrega, demostrant el potencial de l’analítica predictiva per millorar la presa de decisions operatives al Port d’Anvers-Bruges.
Amb accés continu a dades i col·laboració entre els diferents actors, la solució està ben posicionada per fer la transició de pilot a producció, contribuint a un ecosistema portuari més intel·ligent, verd i eficient.
La solució digital prediu dos esdeveniments crítics per a la càrrega contenitzada:
- El Next Mode of Transport (NMOT), és a dir, carretera, ferrocarril o via navegable interior.
- El moment de sortida (dia de recollida a la terminal).
Això fomenta una planificació logística més proactiva i sostenible i obre el camí cap a la futura integració dins l’ecosistema digital del PoAB, permetent:
- Una millora de l’eficiència operativa i la reducció de la congestió portuària.
- La promoció del canvi modal cap al transport sostenible (ferrocarril, vies navegables interiors).
- Un augment de la capacitat de presa de decisions basades en dades per part dels operadors de terminals i de transport.
- I, finalment, demostrar la viabilitat de les eines predictives basades en AI en un entorn portuari real.
Resultats
Aquest projecte pilot contribueix directament als objectius polítics de la UE mitjançant:
- Donar suport a l’agenda del canvi modal proporcionant una visibilitat avançada dels modes de transport interior.
- Millorar l’eficiència dels recursos a nivell de terminal mitjançant una apilació optimitzada.
- Demostrar com l’AI i el machine learning poden impulsar la innovació digital sostenible als ports.
El projecte també ha desenvolupat un prototip escalable de dashboard que pot ampliar-se, millorar-se amb noves dades i, potencialment, transferir-se a altres ports o nodes intermodals.